【深度学习 PyTorch】PyTorch DataLoader 使用指南:图片与文本加载

在深度学习中,PyTorch 的 DataLoader 是一个高效的数据加载工具。本文将重点介绍如何使用 DataLoader 加载图片和文本数据。

1. 基本概念

DataLoader 依赖于 Dataset 类。我们需要自定义 Dataset,以便加载我们的图片和文本数据,并将其传递给 DataLoader

2. 图片加载

创建自定义 Dataset

python 复制代码
import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

# 创建 Dataset
image_dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/images', transform=transform)

初始化 DataLoader

python 复制代码
from torch.utils.data import DataLoader

# 创建 DataLoader
image_loader = DataLoader(image_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
3. 文本加载

创建自定义 Dataset

使用 torchtext 来处理文本数据:

python 复制代码
from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator

# 定义字段
TEXT = Field(tokenize='spacy')
LABEL = Field(dtype=torch.float)

# 创建 Dataset
text_dataset = TabularDataset(path='data.csv', format='csv', fields=[('text', TEXT), ('label', LABEL)])

初始化 DataLoader

python 复制代码
text_loader = BucketIterator(text_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
4. 迭代加载数据

图片数据

python 复制代码
for images, labels in image_loader:
    # 模型训练代码
    pass

文本数据

python 复制代码
for batch in text_loader:
    text, labels = batch.text, batch.label
    # 模型训练代码
    pass
5. 总结

DataLoader 极大地简化了图片和文本数据的加载过程。通过调整批量大小和使用多线程,可以有效提高性能。深入了解这些功能,将帮助你在深度学习项目中实现更优的数据管理。

相关推荐
Blossom.1182 分钟前
机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与物流优化
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·机器人·语音识别
Gyoku Mint9 分钟前
深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·聚类
zzywxc78711 分钟前
AI大模型的技术演进、流程重构、行业影响三个维度的系统性分析
人工智能·重构
点控云12 分钟前
智能私域运营中枢:从客户视角看 SCRM 的体验革新与价值重构
大数据·人工智能·科技·重构·外呼系统·呼叫中心
zhaoyi_he20 分钟前
多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
人工智能·重构
葫三生1 小时前
如何评价《论三生原理》在科技界的地位?
人工智能·算法·机器学习·数学建模·量子计算
m0_751336392 小时前
突破性进展:超短等离子体脉冲实现单电子量子干涉,为飞行量子比特奠定基础
人工智能·深度学习·量子计算·材料科学·光子器件·光子学·无线电电子
美狐美颜sdk5 小时前
跨平台直播美颜SDK集成实录:Android/iOS如何适配贴纸功能
android·人工智能·ios·架构·音视频·美颜sdk·第三方美颜sdk
DeepSeek-大模型系统教程6 小时前
推荐 7 个本周 yyds 的 GitHub 项目。
人工智能·ai·语言模型·大模型·github·ai大模型·大模型学习
有Li6 小时前
通过具有一致性嵌入的大语言模型实现端到端乳腺癌放射治疗计划制定|文献速递-最新论文分享
论文阅读·深度学习·分类·医学生